公共安全事件网络舆情多维度演化分析方法研究

发布时间：2020-03-18 14:09

【摘要】：随着互联网络和移动终端技术的不断发展以及手机用户的不断增加,微博、网站评论专栏、博客帖吧等已经成为网络舆情的主要阵地,并对公众舆论和政府决策产生了显著影响,而现有的公共安全事件网络舆情的演化分析研究尚且不足。因此,对于公共安全事件的演化分析方法进行研究,分析公共安全事件网络舆情的演化规律,对于政府进行事件应急管理和决策有着十分重要的作用。本文针对公共安全事件网络舆情的演化进程做整体分析,从公共安全事件网络舆情热度、主题和公众情感倾向多个维度对事态的发展进行研究,详细分析了公安事件网络舆论演变周期各阶段的动态特征。本文以“北京红黄蓝虐童事件”这一群体性社会安全事件进行微博舆情演化分析研究。针对微博领域公共安全事件的主题演化问题,提出一种MD-HDP主题模型,利用时间特征和话题标签精确提取相关微博文本,然后对不同时间段内的事件文本信息分别进行建模,挖掘事件主题在时间轴上的演化特征;针对微博公共安全事件的公众情感演化问题,提出一种改进的PMI-IR算法,重新定义情感短语的提取方式和标准词的选择,提出一种更适合微博评论文本的情感分类方法,挖掘事件情感在时间轴上的演化特征;最后从舆情热度演化、事件主题演化、公众情感倾向演化多个维度来挖掘事件的演化规律,使决策部门能够更加精准的掌握事件的发展态势,在时间节点上更加合理的介入,引导舆论走向,避免引起二次伤害。
【图文】：

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计报告》[1]，根据报告显示 2018 年 6 月以来，中国上网人数为 80200 万，普及率为 57.7%移动互联网用户数量达到 7.88 亿，，通过手机上网的比例高达 98.3%[1]。在互联网新媒体中，互联网信息己经渗透到人们生活的各个领域，如政治、经济、文化、体育、科技等网络新闻和专题、网站评论专栏、微博、博客帖吧等等网络平台已经成为人们对相关事件发表意见和观点的主阵地。例如，微博网页中热门领域分类情况如图 1.1 所示。

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结构化的文本数据经过预处理后变成计算机理解的数据。文本挖掘属于数据挖掘的一个分支，常指从海量的非结构化文本数据中挖掘具有一定价值的数据的过程。文本挖掘首先需要对爬取的文本信息内容进行分词、去停用词、特征抽取；然后是采用算法或模型进行归类操作；最后是数据的趋势分析和数据展示。过程如图 2.2 所示。
【学位授予单位】：上海应用技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：C912.63;TP391.1;D631.43

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